SVM在公共图书馆个性化推荐系统中的应用

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中图分类号：G258.2 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2025）10-0037-04

随着数字时代的到来，公共图书馆的服务功能逐渐从传统的图书借阅发展为信息服务、知识共享等。在这一背景下，如何提升图书馆的运营效率和服务质量，成为图书馆现代化建设中的一项重要任务。个性化推荐系统作为信息推荐领域的重要应用，能够根据用户的特征和行为习惯提供定制化的图书推荐服务[1]

当前，大多数公共图书馆的推荐系统主要采用协同过滤等传统算法，但这些算法在处理数据稀疏、高维度、用户行为变化时存在显著的局限性[2]。（剩余4769字）